Software verbessert Qualität von Zement

Dadurch wird die Zementqualität verbessert und der Durchsatz in den Mühlen erhöht. Die Software Sicement IT MCO ist nun erstmals in der Mühle eines Portland-Zementwerkes im südbayerischen Rohrdorf im Einsatz. In Zukunft soll es auch die übrigen drei Mühlen des Werkes steuern.

Die Zementherstellung gehört zu den energieintensivsten Produktionsverfahren. Dabei werden die Rohstoffe mit Zusatzstoffen zu Klinker gebrannt und anschließend in einer Zementmühle vermahlen. Dieser Vorgang benötigt fast 45 Prozent des Stroms der Anlage. Wichtig für die Qualität des Zements ist, dass das Mahlgut möglichst gleichmäßig und fein ist. Üblicherweise werden zur Qualitätskontrolle regelmäßig Proben genommen und im Labor analysiert. Abhängig von der Feinheit des Mahlguts und die Durchsatzmenge des Rückguts werden dann die Betriebsparameter, also Frischmengenzufuhr und Sichterdrehzahl, kontinuierlich nachgeregelt.

Mit Sicement IT MCO wird die Produktqualität bzw. der Feinheitsgrad des Zements kontinuierlich geregelt. Das Expertensystem besteht aus einem neuronalen Softsensor, aus Komponenten der APC (Advanced Process Control)-Bibliothek von Simatic PCS 7 und einer in PCS 7 integrierten Mehrgrößenregelung (Modell Predictiv Controller). Der Softsensor ist ein software-basierter virtueller Sensor, der mehrere unterschiedliche Messwerte zusammenführt und neue Werte generiert. Er erfasst ständig die aktuellen Anlagendaten wie zum Beispiel die Frischgutmenge oder die Sichterdrehzahl und macht daraus eine zuverlässige Vorhersage des Feinheitsgrades des gemahlenen Zements. Diese Vorhersage wird regelmäßig mit aktuellen Laborproben abgeglichen. Im Zementwerk in Rohrdorf ersetzt Sicement IT MCO das alte Regelsystem einer Kugelmühle mit einer Mahlleistung von 60 Tonnen pro Stunde.

Ein ähnliches Expertensystem für die Aufbereitung von Kupfererzen entwickelt Siemens Industry zusammen mit den Forschern bei Corporate Technology. Das als Ergänzung der getriebelosen Antriebslösung Simine Mill GD konzipierte System kombiniert ebenfalls einen wissensbasierten Ansatz mit einem prädiktiven Regelsystem, um den in diesem Fall wässrigen Mahlprozess zu optimieren. (IN 2011.02.6)